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現代最小化內部威脅指南：使用者與實體行為分析 (UEBA)
內部威脅早已不再侷限於心懷不滿的員工或企業間諜。它已演變成更廣泛、也更難以察覺的型態。從使用者帳號遭入侵、無心的人為疏失，到第三方越權，這些內部事件的成因不在於意圖，而在於行為本身。
對分析師與安全性從業人員而言，這意味著必須跳脫靜態規則與表層警示。為了提早注意到警示、降低雜訊，並在事件發生時果斷回應，關鍵就在於理解行為模式，清楚辨識「正常」與「異常」之間的差異，及其重要之處。若能找出存取權限、行為意圖與實際活動之間的關係，就能領先威脅一步。
本指南將深入解析現代內部威脅的樣貌：誰在背後策動、威脅與風險如何悄然溜走，以及為何僅憑身分並不足以保護你的組織。
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- AI、人類行為與總體經濟如何重塑內部威脅的型態。
- 使用傳統工具偵測內部攻擊所面臨的隱藏挑戰。
- 你今天就可以利用現有的工具 採取步驟，預先防範內部威脅。
探索 Splunk 使用者與實體行為分析如何運用機器學習來協助安全性團隊發現原本難以察覺的風險，像是潛藏的威脅以及可能預警問題的使用者異常行為。
我們目前已經獲益良多！透過 Splunk Enterprise Security，甚至在營運技術方面也發現了之前未曾察覺的內部威脅。
